【知识周推荐】AI落地实战：STAR-CCM和python物理信息神经网络PINN翼型流场计算

本课适合哪些人学习：

1.航空航天、流体力学、机械工程等领域的气动 / 仿真工程师

2.从事CFD 计算流体力学仿真，希望提升效率、突破传统仿真瓶颈的工程师

3.机器学习 / 深度学习工程师，想把 AI 落地到工业物理仿真、流体场预测场景

4.力学、航空、航天、能动等专业的研究生、博士生、科研人员

5.从事CAE、仿真软件、数值算法研发的技术人员

6.希望系统学习物理信息神经网络（PINN） 并做实际工程案例的学习者

7.有基础数学、Python 或深度学习基础，想入门AI 流体仿真的技术爱好者

你会得到什么：

1.吃透 PINN 核心原理，打通物理方程 神经网络的底层逻辑，告别 AI 黑箱

2.掌握用 PINN 求解翼型流场的完整方法，可替代 / 辅助传统 CFD

3.学会Python 深度学习实现 PINN 流体仿真，代码可直接复现、落地

4.解决传统 CFD网格依赖高、计算慢、复杂场景难收敛的痛点

5.建立AI 流体仿真跨学科能力，适配工业仿真智能化趋势

6.获得翼型气动仿真实战经验，可迁移到叶片、外流场等工程场景

7.提升科研 / 工程竞争力，掌握流体仿真领域前沿 AI 技术

课程介绍：

本课程聚焦 AI for CFD（流体仿真）核心应用场景，将 PINN 融合 STAR-CCM   实现翼型流场智能计算，破解传统 CFD 网格依赖高、计算慢等痛点，实现 AI 对传统仿真的辅助与替代。针对行业学习中原理晦涩、跨学科实操难、代码难落地等问题，从环境搭建到结果对比全流程实操教学，让学员快速掌握 AI 流体仿真核心技术，适配工业仿真智能化需求。

一、为什么要学习这门课程

1、 跨学科融合，直击行业痛点。本课程首次将STAR-CCM   传统 CFD 仿真与PINN 深度学习深度结合，精准解决传统 CFD 网格依赖高、计算速度慢、复杂场景难收敛的核心痛点，实现 PINN 对传统 CFD 的替代与辅助，适配工业仿真智能化趋势。

2、全流程实操，代码可直接落地。从 AI 训练环境搭建（Anaconda/Pycharm/PyTorch）、STAR-CCM   仿真操作，到 Python 全流程开发（网格处理→网络搭建→模型训练），每一步均为实操教学，配套代码可直接复现，学员学完即可在实际工作中落地。

3、吃透 PINN 原理，告别 AI 黑箱。不局限于 “调参式教学”，深度拆解 PINN 核心思想，讲解物理定律（PDEs / 欧拉方程）如何嵌入神经网络训练，打通物理方程与神经网络的底层逻辑，让学员理解 PINN 的物理约束设计（边界条件   欧拉方程残差损失）。

4、实战案例驱动，经验可迁移。以翼型流场计算为核心实战案例，完成从几何建模到结果验证的全流程教学，学员获得的翼型气动仿真实战经验，可直接迁移到叶片、外流场等同类工程场景。

5、资深讲师授课，专业度拉满。由 STAR-CCM   仿真学堂梁松月硕士主讲，讲师深耕 STAR-CCM   仿真与工业 AI 领域，课程内容贴合工业实际需求，避免纯理论化教学，适配工程应用与科研双重场景。

6、结果可验证，技术价值可视化。课程最终完成 CFD 与 PINN 流场计算结果的对比分析，通过压力系数、压力云图等直观数据验证 PINN 技术的有效性，让学员清晰看到技术应用的实际价值。

7、提供VIP群答疑，性价比拉满。本课程还为付费用户提供VIP群进行交流、答疑服务、持续加餐内容、提供定制化培训和咨询服务、仿真人才库高新内推就业、仿真秀还提供奖学金、学完此课程，推荐学习者报名参加工业和信息化部教育与考试中心颁发的——工程仿真技术（CAE分析职业能力等级评价证书）。

二、课程主要内容及大纲

本课程聚焦物理信息神经网络（PINN）在翼型流场计算中的落地应用，融合 STAR-CCM   仿真软件操作与 Python 深度学习开发，从基础环境搭建到实战结果对比，完成 “传统 CFD 仿真→PINN 模型构建→流场计算验证” 的全流程教学。课程核心围绕 PINN 技术展开，先讲解 STAR-CCM   翼型几何建模、网格划分、物理仿真的全流程，再通过 Python 实现网格坐标转换、雅可比变换、PINN 网络搭建、损失函数设计与模型训练，最终完成 CFD 与 PINN 流场计算结果的对比分析，让学员掌握用 PINN 替代 / 辅助传统 CFD 的核心方法，解决传统 CFD 网格依赖高、计算慢、复杂场景难收敛的行业痛点。同时深度拆解 PINN 核心原理，将欧拉方程等物理定律作为正则化项嵌入神经网络训练，通过边界条件约束和欧拉方程残差损失实现物理规律的精准拟合，让学员理解物理方程与神经网络的底层逻辑，告别 AI 黑箱。

1、以下是课程大纲

第1讲：物理信息神经网络 PINN 的翼型流场计算课程介绍
第2讲：安装 anaconda 解释器
第3讲：安装 Pycharm 编译器
第4讲：安装 pytorch 机器学习库
第5讲：配置 pytorch 环境
第6讲：UG 建立翼型几何
第7讲：STAR-CCM 几何处理
第8讲：STAR-CCM 建立结构化网格
第9讲：STAR-CCM 建立物理模型
第10讲：STAR-CCM 设置边界条件
第11讲：STAR-CCM 建立绘图
第12讲：STAR-CCM 计算求解
第13讲：STAR-CCM 压力系数提取和网格导出
第14讲：python 将网格坐标转换为翼型周向和法向坐标
第15讲：python 建立雅可比变换程序
第16讲：python 数据处理 dataset - 建立参数化网格
第17讲：python 建立全连接层神经网络 model
第18讲：python 建立物理信息损失函数 loss
第19讲：python 建立训练器 train
第20讲：python 神经网络训练计算
第21讲：CFD 和 PINN 流场结果对比

2、物理信息神经网络原理

核心思想：将物理定律（PDEs）作为正则化项嵌入神经网络训练，强制输出服从物理规律，解决高精度预测难题。

3、物理信息神经网络计算流程

物理约束：

（1）边界条件约束：计算三类边界条件的损失，约束模型输出满足物理边界要求；

• ①远场边界损失：约束远场流场参数接近理论值（自由来流条件）

• ②壁面无穿透损失：约束翼型壁面法向速度为0（流体不能穿透固体壁面） 

• ③周期性边界损失：约束计算域左右边界的流场参数一致（周期性条件）

（2）计算欧拉方程的残差损失，约束模型输出满足无粘流体的欧拉控制方程

• ①连续性方程残差（质量守恒）：∂(ρu)/∂x   ∂(ρv)/∂y = 0 → ρ*u_x   u*rho_x   ρ*v_y   v*rho_y 

• ②x方向动量方程残差：ρ(u*u_x   v*u_y)   p_x = 0 → u*u_x   v*u_y   (1/ρ)*p_x 

• ③y方向动量方程残差：ρ(u*v_x   v*v_y)   p_y = 0 → u*v_x   v*v_y   (1/ρ)*p_y 

• ④能量方程残差：ρ*a²*(u_x   v_y)   u*p_x   v*p_y = 0

4、CFD与物理信息神经网络PINN结果对比

CFD

PINN

三、购买注意事项

1、本课程为无形商品，为用户提供免费试看内容，不支持无理由退款。

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